鲜花雏菊蒲公英玫瑰向日葵郁金香分类数据集4326张5类别

数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件
数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片
图片数量(jpg文件个数):4326
分类类别数:5
类别名称:[“daisy”,“dandelion”,“rose”,“sunflower”,“tulip”]
对应中文名:[“雏菊”、“蒲公英”、“玫瑰”、“向日葵”、“郁金香”]
每个类别图片数:

序号类别名称图片数
1daisy769
2dandelion1055
3rose784
4sunflower734
5tulip984
总计54326
重要说明:暂无

特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理分类存放
图片示例:
在这里插入图片描述
下载地址:https://download.youkuaiyun.com/download/FL1623863129/88600452

### 鸢尾花数据集的获取与使用 鸢尾花数据集(Iris flower dataset)是机器学习领域中一个经典的数据集,由Sir Ronald Fisher于1936年引入。该数据集包含150个样本,分为三个品种(Iris setosa、Iris virginica 和 Iris versicolor),每个品种各50个样本[^2]。每个样本有四个特征参数:萼片(sepals)和花瓣(petals)的长度与宽度,单位为厘米。 #### 数据集的加载 在Python中,可以使用`scikit-learn`库中的`datasets`模块来加载鸢尾花数据集。以下是一个简单的代码示例: ```python from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 查看数据集的特征和目标值 print("特征名称:", iris.feature_names) print("目标名称:", iris.target_names) print("前5条数据:", iris.data[:5]) print("前5条数据的目标值:", iris.target[:5]) ``` #### 数据预处理 在实际的机器学习任务中,通常需要对数据进行预处理以提高模型的性能。常见的预处理步骤包括数据清洗、标准化、增强以及数据集划分[^3]。例如,可以通过以下代码对数据进行标准化处理: ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 创建标准化对象 scaler = StandardScaler() # 对数据进行标准化 X_scaled = scaler.fit_transform(iris.data) print("标准化后的前5条数据:", X_scaled[:5]) ``` #### 数据集划分 为了评估模型的泛化能力,通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集。以下是一个简单的划分示例: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) print("训练集大小:", X_train.shape) print("测试集大小:", X_test.shape) ``` #### 构建决策树模型 以下是一个基于决策树的分类模型构建示例,结合了Gini不纯度作为评价函数,并进行了剪枝操作[^4]: ```python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 构建决策树模型 clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型 test_data = [[5.9, 3.0, 4.2, 1.5]] # 示例测试数据 r = clf.predict(test_data) print("预测结果:", iris.target_names[r[0]]) ``` ### 数据集下载 如果需要直接下载鸢尾花数据集,可以访问UCI机器学习仓库的官方网站[^2],或者通过以下链接获取:[Iris Dataset](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris)。 ---
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